
CVPR2023: Необучаемые кластеры: к необучаемым примерам, не зависящим от меток
Код, относящийся к статье "Необучаемые кластеры: на пути к необучаемым примерам без меток", CVPR2023.
Сначала запустите preprocess.py, чтобы переименовать каталог набора данных.
python preprocess.py --config config/preprocess.yaml -f rename
Затем запустите preprocess.py для выполнения начальной кластеризации K-means.
python preprocess.py --config config/preprocess.yaml -f cluster_pets_rn50_cluster10
# the cluster file will be stored in {output_dir}/{dataset}_{surrogate_model}_cluster{num_clusters}.pth
# e.g., output/cluster/pets_rn50_cluster10.pth
В-третьих, запустите main.py --stage 1 для генерации кластерных возмущений.
python main.py --config config/stage_1.yaml -e {experiment} --stage 1
# {experiment} is uc_{dataset}_{surrogate_model}
# e.g., python main.py --config config/stage_1.yaml -e uc_pets_cliprn50 --stage 1
Наконец, запустите main.py --stage 2 для обучения целевых моделей.
python main.py --config config/stage_2.yaml -e {experiment} --stage 2
# {experiment} is uc_{dataset}_{surrogate_model}_{target_model}
# e.g., python main.py --config config/stage_2.yaml -e uc_pets_rn50_rn18 --stage 2
Если вы считаете этот код полезным для своего исследования, пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования.
@inproceedings{zhang2023unlearnable,
title={Unlearnable Clusters: Towards Label-agnostic Unlearnable Examples},
author={Jiaming Zhang, Xingjun Ma, Qi Yi, Jitao Sang, Yu-Gang Jiang, Yaowei Wang, Changsheng Xu},
booktitle="Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
year={2023}
}